Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB: Near real-time analytics use cases
A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK: 
Nosql MongoDB Gremlin
Az Azure Cosmos DB-hez készült Azure Synapse Link egy natív felhőalapú hibrid tranzakciós és elemzési feldolgozási (HTAP) képesség, amellyel közel valós idejű elemzéseket futtathat a működési adatokon keresztül. A Synapse Link szoros, zökkenőmentes integrációt hoz létre az Azure Cosmos DB és az Azure Synapse Analytics között.
Lehet, hogy kíváncsi arra, hogy milyen iparági használati esetek használhatják ezt a natív felhőalapú HTAP-képességet a közel valós idejű elemzéshez a működési adatokon keresztül. Íme három gyakori használati eset az Azure Cosmos DB-hez készült Azure Synapse Link esetében:
- Ellátási lánc elemzése, előrejelzés és jelentéskészítés
- Személyre szabás valós időben
- Prediktív karbantartás, anomáliadetektálás IOT-forgatókönyvekben
Megjegyzés:
Az Azure Cosmos DB-hez készült Azure Synapse Link arra a forgatókönyvre irányul, amelyben a nagyvállalati csapatok közel valós idejű elemzéseket szeretnének futtatni. Ezek az elemzések ETL nélkül futnak az Azure Cosmos DB-n alapuló tranzakciós alkalmazásokban létrehozott operatív adatokon. Ez nem helyettesíti a különálló adattárház szükségességét, ha olyan hagyományos adattárház-követelmények vannak, mint például a számítási feladatok kezelése, a magas egyidejűség, a több adatforráson belüli adatmegőrzési aggregátumok.
Megjegyzés:
A Gremlin API-hoz készült Synapse Link előzetes verzióban érhető el. Az Azure CLI használatával engedélyezheti a Synapse Linket az új vagy meglévő gráfokban. A konfigurálásáról további információt ide kattintva talál.
Ellátási lánc elemzése, előrejelzés és jelentéskészítés
A kutatások azt mutatják, hogy a big data-elemzések ellátásilánc-műveletekbe való beágyazása a ciklusok között történő teljesítési idő és az ellátási lánc hatékonyságának javulásához vezet.
A gyártók natív felhőtechnológiákba készülnek, hogy kiszakadjanak az örökölt vállalati erőforrás-tervezés (ERP) és az ellátásilánc-felügyeleti (SCM) rendszerek korlátaiból. Az ellátási láncok percenként növekvő mennyiségű működési adatot generálnak (megrendelés, szállítás, tranzakciós adatok), a gyártóknak operatív adatbázisra van szükségük. Ennek az operatív adatbázisnak skáláznia kell az adatmennyiségek kezelésére, valamint egy elemzési platformra, hogy a valós idejű környezetfüggő intelligenciához jusson, hogy a görbe előtt maradjon.
Az alábbi architektúra az Azure Cosmos DB felhőbeli natív üzemeltetési adatbázisként és Synapse Linkként való kihasználásának erejét mutatja be az ellátási lánc elemzésében:
A korábbi architektúra alapján a következő használati esetek érhetők el az Azure Cosmos DB-hez készült Synapse Link használatával:
Prediktív folyamat előkészítése és betanítása: Elemzések készítése az ellátási lánc operatív adatairól gépi tanulási fordítások használatával. Így csökkentheti a készletet, a műveleti költségeket, és csökkentheti a rendelések kézbesítésének idejét az ügyfelek számára.
A Synapse Link lehetővé teszi a változó működési adatok elemzését az Azure Cosmos DB-ben manuális ETL-folyamatok nélkül. Ezzel megtakaríthatja a további költségeket, a késést és a működési összetettségeket. A Synapse Link lehetővé teszi az adatmérnökök és adattudósok számára, hogy robusztus prediktív folyamatokat építsenek ki:
Operatív adatok lekérdezése az Azure Cosmos DB elemzési tárolóból az Apache Spark-készletekkel való natív integrációval az Azure Synapse Analyticsben. Az adatokat interaktív jegyzetfüzetekben vagy ütemezett távoli feladatokban kérdezheti le összetett adatelemzés nélkül.
Gépi Tanulás -modellek létrehozása Spark ML-algoritmusokkal és Azure ML-integrációval az Azure Synapse Analyticsben.
Írja vissza az eredményeket a modellkövetkeztetés után az Azure Cosmos DB-be a közel valós idejű pontozáshoz.
Operatív jelentéskészítés: Az ellátási lánc csapatainak rugalmas és egyéni jelentésekre van szükségük valós idejű, pontos működési adatokkal. Ezek a jelentések szükségesek az ellátási lánc hatékonyságának, jövedelmezőségének és termelékenységének pillanatkép-nézetéhez. Lehetővé teszi az adatelemzők és más kulcsfontosságú érdekelt felek számára, hogy folyamatosan átértékelik az üzletet, és azonosítsák a működési költségek csökkentése érdekében módosítandó területeket.
Az Azure Cosmos DB-hez készült Synapse Link gazdag üzleti intelligenciát (BI)/jelentéskészítési forgatókönyveket tesz lehetővé:
Operatív adatok lekérdezése az Azure Cosmos DB elemzési tárából a kiszolgáló nélküli SQL-készlet natív integrációjával és a T-SQL nyelv teljes kifejezőképességével.
Az Azure Cosmos DB-ben automatikusan frissülő BI-irányítópultok modellezése és közzététele a már ismert BI-eszközök kiszolgáló nélküli SQL-készlet-támogatásán keresztül. Például az Azure Analysis Services, a Power BI Premium stb.
Az alábbiakban néhány útmutatást talál a batch & streamelési adatok Azure Cosmos DB-be való adatintegrálásához:
Batch-adatintegráció és vezénylés: Az ellátási láncok összetettebbé tételével az ellátási lánc adatplatformjainak integrálniuk kell a különböző adatforrásokkal és formátumokkal. Az Azure Synapse ugyanazzal az adatintegrációs motorral és szolgáltatással rendelkezik, mint az Azure Data Factory. Ez az integráció lehetővé teszi az adatmérnökök számára, hogy gazdag adatfolyamokat hozzanak létre külön vezénylési motor nélkül:
Adatok áthelyezése több mint 85 támogatott adatforrásból az Azure Cosmos DB-be az Azure Data Factoryvel.
Kód nélküli ETL-folyamatokat írhat az Azure Cosmos DB-be, beleértve a relációs-hierarchikus és hierarchikus-hierarchikus leképezéseket a leképezési adatfolyamokkal.
Streamelési adatok integrációja és feldolgozása: Az ipari IoT növekedésével (érzékelők követik az eszközöket a "padlóról a tárolóba", csatlakoztatott logisztikai flották stb.), a valós idejű adatok streamelési módon történő generálása robbanásszerű, amelyet integrálni kell a hagyományos lassú mozgó adatokkal az elemzések létrehozásához. Az Azure Stream Analytics egy ajánlott szolgáltatás az ETL streameléséhez és az Azure-beli feldolgozáshoz, számos forgatókönyvvel. Az Azure Stream Analytics natív adatgyűjtőként támogatja az Azure Cosmos DB-t.
Személyre szabás valós időben
A kiskereskedőknek ma biztonságos és skálázható e-kereskedelmi megoldásokat kell létrehozniuk, amelyek megfelelnek mind az ügyfelek, mind a vállalkozások igényeinek. Ezeknek az e-kereskedelmi megoldásoknak testre szabott termékeken és ajánlatokon keresztül kell bevonni az ügyfeleket, gyorsan és biztonságosan kell feldolgozni a tranzakciókat, és a teljesítésre és az ügyfélszolgálatra kell összpontosítaniuk. Az Azure Cosmos DB és az Azure Cosmos DB legújabb Synapse Linkje lehetővé teszi a kiskereskedők számára, hogy valós időben személyre szabott javaslatokat generáljanak az ügyfelek számára. Alacsony késésű és kezelhető konzisztenciabeállításokat használnak az azonnali elemzésekhez az alábbi architektúrában látható módon:
Az Azure Cosmos DB-hez készült Synapse Link használati esete:
- Prediktív folyamat előkészítése és betanítása: A Synapse Spark és a gépi tanulási modellek használatával elemzéseket készíthet az üzleti egységek vagy ügyfélszegmensek működési adatairól. Ez az ügyfélszegmensek személyre szabott kézbesítését, a prediktív végfelhasználói élményeket és a célzott marketinget jelenti a végfelhasználói igényeknek megfelelően.
IOT prediktív karbantartás
Az ipari IOT-innovációk drasztikusan csökkentették a gépek állásidejét és növelték az általános hatékonyságot az ipar minden területén. Az egyik ilyen innováció a felhő peremén lévő gépek prediktív karbantartási elemzése.
Az alábbi architektúra az Azure Cosmos DB-hez készült Azure Synapse Link natív felhőalapú HTAP-képességeit használja ki az IoT prediktív karbantartásban:
Az Azure Cosmos DB-hez készült Synapse Link használati esetei:
Prediktív folyamat előkészítése és betanítása: Az IoT-eszközérzékelők korábbi működési adatai felhasználhatók prediktív modellek, például anomáliadetektorok betanítása érdekében. Az anomáliadetektorok ezután ismét üzembe helyezhetők a szélen valós idejű monitorozás céljából. Egy ilyen erényes hurok lehetővé teszi a prediktív modellek folyamatos újratanítását.
Működési jelentéskészítés: A digitális ikerpéldányok növekedésével a vállalatok hatalmas mennyiségű operatív adatot gyűjtenek nagy számú érzékelőből, hogy minden gép digitális másolatát létrehozhassa. Ezek az adatok a bi-nak az előzményadatokkal kapcsolatos trendeket is meg kell érteniük a valós idejű alkalmazások mellett a legutóbbi gyakori adatokkal szemben.
Példaforgatókönyv: HTAP az Azure Cosmos DB-hez
Az Azure Cosmos DB-t közel egy évtizede több ezer ügyfél használja olyan kritikus fontosságú alkalmazásokhoz, amelyek rugalmas skálázást, kulcsrakész globális elosztást, többrégiós írásreplikációt igényelnek az alacsony késés érdekében, és mindkét olvasás és írás magas rendelkezésre állása a tranzakciós számítási feladataikban.
Az alábbi lista áttekintést nyújt a működési adatokkal az Azure Cosmos DB-vel támogatott különböző számítási feladatok mintáiról:
- Valós idejű alkalmazások és szolgáltatások
- Eseménystream-feldolgozás
- BI-irányítópultok
- Big data elemzése
- Gépi tanulás
Az Azure Synapse Link lehetővé teszi, hogy az Azure Cosmos DB ne csak a tranzakciós számítási feladatokat látja el, hanem közel valós idejű elemzési számítási feladatokat is végrehajtson a korábbi működési adatokon keresztül. Ez ETL-követelmények nélkül és garantált teljesítményelkülönítéssel történik a tranzakciós számítási feladatoktól.
Az alábbi képen az Azure Cosmos DB-t használó számítási feladatok mintái láthatók: 
Vegyük példaként a CompanyXYZ e-kereskedelmi vállalatot, amely 20 országban/régióban végez globális műveleteket, hogy bemutassa, milyen előnyökkel jár, ha az Azure Cosmos DB-t választja egyetlen valós idejű adatbázisként, amely a készletkezelési platform tranzakciós és elemzési követelményeit egyaránt biztosítja.
A CompanyXYZ alaptevékenysége a készletkezelési rendszertől függ – ezért a rendelkezésre állás és a megbízhatóság alapvető alapkövetelmény. Az Azure Cosmos DB használatának előnyei:
- Az Azure-infrastruktúrával való mély integráció és a transzparens többrégiós írások, a globális replikáció révén az Azure Cosmos DB iparágvezető 99,999%-os magas rendelkezésre állást biztosít a regionális kimaradások ellen.
Előfordulhat, hogy a CompanyXYZ ellátási lánc partnerei különböző földrajzi helyeken vannak, de előfordulhat, hogy a termékleltár egyetlen nézetét kell látniuk a világ minden táján, hogy támogassák a helyi működésüket. Ez magában foglalja azt is, hogy képesnek kell lennie arra, hogy valós időben olvassa be a többi ellátásilánc-partner frissítéseit. Emellett anélkül is végezhet frissítéseket, hogy ne kelljen aggódnia a más partnerekkel való ütközések miatt, magas átviteli sebességgel. Az Azure Cosmos DB használatának előnyei:
Egyedi többrégiós írási replikációs protokolljával és reteszmentes, írásoptimalizált tranzakciós tárolójával az Azure Cosmos DB kevesebb mint 10 ms késést garantál az indexelt olvasások és írások esetében globálisan a 99. percentilisen.
Mindkét köteg és streamelési adatcsatorna nagy átviteli sebessége valós idejű indexeléssel a tranzakciós tárolóban.
Az Azure Cosmos DB tranzakciós tároló három további lehetőséget kínál, mint az erős és végleges konzisztenciaszintek két szélsője, hogy elérjék az üzleti igényhez legközelebbi rendelkezésre állási és teljesítménybeli kompromisszumokat .
A CompanyXYZ ellátási lánc partnerei rendkívül ingadozó forgalmi mintákkal rendelkeznek, amelyek több száztól több millió kérésig/kérésekig terjednek, ezért a készletkezelési platformnak a forgalom váratlan felpezsdülésével kell foglalkoznia. Az Azure Cosmos DB használatának előnyei:
- Az Azure Cosmos DB tranzakciós tárolója támogatja a tárolás és az átviteli sebesség horizontális particionálással történő rugalmas méretezhetőségét. Az Autopilot módban konfigurált tárolók és adatbázisok automatikusan és azonnal skálázhatják a kiosztott átviteli sebességet az alkalmazás igényei alapján anélkül, hogy ez hatással lenne a számítási feladat globális rendelkezésre állására, késésére, átviteli sebességére vagy teljesítményére.
A CompanyXYZ-nek egy biztonságos elemzési platformot kell létrehoznia, amely rendszerszintű előzményleltár-adatokat szolgáltat, hogy lehetővé tegye az elemzéseket és elemzéseket az ellátási lánc partnereinek, üzleti egységeinek és funkcióinak. Az elemzési platformnak lehetővé kell tennie a rendszeren belüli együttműködést, a hagyományos BI/jelentéskészítési használati eseteket, a fejlett elemzési használati eseteket és a prediktív intelligens megoldásokat az operatív leltáradatokon keresztül. Az Azure Cosmos DB-hez készült Synapse Link használatának előnyei:
- Az Azure Cosmos DB elemzési tár, egy teljesen elkülönített oszloptároló használatával a Synapse Link nem teszi lehetővé az Azure Synapse Analyticsben az ETL-elemzések teljes körű, globálisan elosztott működési adatokkal való elemzését. Az üzleti elemzők, adatmérnökök és adattudósok mostantól a Synapse Sparkot vagy a Synapse SQL-t együttműködve futtathatják a közel valós idejű üzletiintelligencia-, elemzési és gépi tanulási folyamatokat anélkül, hogy befolyásolhatják tranzakciós számítási feladataik teljesítményét az Azure Cosmos DB-ben. További részletekért tekintse meg a Synapse Link előnyeit az Azure Cosmos DB-ben .
További lépések
További információért tekintse meg a következő dokumentumokat: